Combining Species Distribution Models and Value of Information Analysis for Spatial Allocation of Conservation Resources
Notice bibliographique
Résumé
1. Managers often have incomplete information needed to make decisions about threatened species management, and do not have the time or funding needed to obtain complete information.Value of Information (VOI) theory has the potential to assist managers in making the decision to monitor or manage, but it has not been applied to assessing spatial allocation of monitoring resources to multiple units across a landscape.2. I use data from species distribution models (SDMs) to apply VOI analysis across a landscape to assess the utility of single and multiple objective decisions.I determine in which situations one should monitor before purchasing land for conservation, and when one should act based on current information.Further, I prioritize units based on cost effectiveness and identify target properties for conservation.3. When managing for a single species, the optimal decision for target management units was to act based on current information when survey accuracy was low.When detectability was high, it was most effective to monitor the majority of units.When managing for multiple species, monitoring was only optimal in 50% of cases.Using VOI to determine when monitoring is warranted, and when one should act on current information led to an increase in the expected number of occurrences protected when an optimization algorithm was used to simulate the selection of management units given a budget of $100,000 CAD. Synthesis and applications.Using SDMs in combination with VOI allows for large scale analysis, and can assist managers in most efficiently distributing limited resources.My results suggest that if managers can utilize VOI to more efficiently monitor, it can lead to a greater number of protected occurrences of threatened species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».